多格式标注界面
在同一平台中对相机图像、点云和序列进行标注,并支持图像、点云和序列界面。
Segments.ai 是面向机器人与自动驾驶团队的多传感器数据标注平台,重点支持图像标注、3D 点云标注,以及结合摄像头和 LiDAR 数据的工作流。该产品页将其定位为用于构建更优数据集并加速标注流程、同时无需脱离现有 ML 流程的工具。
该平台包含面向图像、点云和序列的网页界面,以及 ML 辅助工具、传感器融合界面,并可通过 Python SDK 和 API 进行程序化访问。定价分为 Core、Fusion 和 Enterprise 方案,其中更高层级增加了高级集成、安全性和工作流定制选项。
在同一平台中对相机图像、点云和序列进行标注,并支持图像、点云和序列界面。
使用基于 ML 的标注工具、主动学习和模型辅助标注流程,加快标注并提升一致性。
借助 QA 和组织管理工具管理数据集与标注运营,高阶套餐还提供指标仪表盘。
使用传感器融合界面处理将图像和点云数据结合起来的高级多传感器项目。
通过 Python SDK、公共 API、webhooks 和云存储桶连接,将标注集成到现有流程中。
将标签导出到常见的 ML 工作流和框架,SDK 页面记录了对 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face 的支持。
为机器人或自动驾驶构建数据集的团队,可以在一个地方同时标注摄像头和 LiDAR 数据,而不是把工作分散到多个工具中。
计算机视觉团队可以使用边界框、分割、关键点、多边形和折线标注 2D 图像,并借助 ML 辅助功能减少重复工作。
处理 LiDAR 的感知团队可以标注点云,包括由批处理模式和合并点云工具描述的动态对象与静态对象工作流。
工程团队可以通过 Python SDK、API、云存储提供商和 webhooks 将 Segments.ai 连接到其 ML 流程,以自动化数据集处理。
需要监督标注质量的组织可以使用 QA 和组织管理工具,以及高阶指标仪表盘,更系统地管理标注流程。
Segments.ai 提供 14 天免费试用。定价页面还提到为学生或研究人员提供免费学术许可,团队也表示愿意根据初创公司的阶段和需求讨论方案。
是的。该平台支持图像、点云和序列界面,并提供云存储桶集成、Python SDK 和 API 访问,以及导出到常见 ML 流程的能力。
源内容描述了用于 2D 图像和 3D 点云的网页标注,以及通过 Python SDK 和 API 进行程序化数据集管理。它还提到用于高级多传感器设置的传感器融合界面。
源内容重点介绍了面向机器人与自动驾驶的图像标注、点云标注和多传感器标注。除边界框、分割、关键点、多边形和折线等示例外,并未提供所有支持标注格式的完整列表。
Segments.ai 面向机器学习工程师、计算机视觉团队、数据科学家以及机器人/自动驾驶工作流。定价页面还将不同复杂度和自动化需求的方案区分为 Core、Fusion 和 Enterprise。
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